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This volume demonstrates the power of the Markov random field (MRF) in vision, treating the MRF both as a tool for modeling image data and, utilizing recently developed algorithms, as a means of making inferences about images. These inferences concern underlying image and scene structure as well as solutions to such problems as image reconstruction, image segmentation, 3D vision, and object labeling.
本卷展示了马尔可夫随机场（MRF）在视觉中的威力，将MRF视为建模图像数据的工具，并利用最近开发的算法，将其视为推断图像的手段。这些推论涉及基础图像和场景结构以及图像重建、图像分割、三维视觉和对象标记等问题的解决方案。
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